Preview

Философские проблемы информационных технологий и киберпространства

Расширенный поиск

Нейроэкспертные системы в построении информационной модели степени изменения сосудистой стенки у больных с каротидным атеросклерозом

Аннотация

В статье приведен вариант классификации степени утолщения комплекса «интима-медиа» общей сонной артерии (ТКИМ ОСА). При этом основным инструментом для построения информационной модели служили алгоритмы и методы синтеза искусственных нейронных сетей (ИНС). Анализ основан на результатах обследования 242 больных в возрасте 40-90 лет. Математическая классификация использовалась для оптимизации оценки каротидного атеросклероза. ИНС состояла из нейронов входного, скрытого и выходного слоев. Вначале специалистами ультразвуковой диагностики с помощью метода дуплексного ангиосканирования достигнута правильная классификация объективных данных. Использованная модель ИНС успешно классифицировала в 84,5% случаев и была особенно эффективной при разбивке на 4 класса. Система классификации служит для быстрого установления медицинского диагноза

Об авторах

Г. А. Розыходжаева
Центральная клиническая больница № 1 Медико-санитарного объединения
Россия


З. Т. Икрамова
Ташкентский институт усовершенствования врачей
Россия


Д. А. Розыходжаева
Ташкентский Университет информационных технологий
Россия


Список литературы

1. Игнатьев Н.А. Извлечение явных знаний из разнотипных данных с помощью нейронных сетей // Вычислительные технологии. — Новосибирск, 2003.- Т.8, №2.- С.69-73.

2. Игнатьев Н.А., Мадрахимов Ш.Ф. О некоторых способах повышения прозрачности нейронных сетей// Вычислительные технологии. — Новосибирск, 2003.- Т.8, №6.- С.31-37.

3. Розыходжаева Г.А. Функциональное состояние сердечнососудистой системы у больных ИБС пожилого и старческого возраста. Дисс.. на соиск. дмн Ташкент 2007.

4. Кунцевич Г.И., Тер-Хачатурова И.Е. Ультразвуковые методы исследования магистральных артерий шеи и артерий виллизиева круга// Методы исследования в неврологии и нейрохирургии/ Под ред. Гусева Е.И., 2000.-С. 146-201.

5. Mobley B.A., Schecter E., Moore W.E., McKee P.A., Eichner J.E. Predictions of coronary artery stenosis by artificial neural network, Artif. Intell.Med. 18 (2000) 187-203.

6. Baxt W.G. Application of neural networks to clinical medicine, Lancet 346 (1995)1135-1138.

7. White H. Learning in artitificial neural networks: a statistical approach, Neural Comput. 1 (1989)425-464.

8. Pignoli P., Tremoli E., Poll A. et al. Intimal plus medial thickness of the arterial wall: a direct measurement with ultrasound imaging. //Circulation. 1986; 74:1399-1406.

9. ECST (European Carotid Surgery Trialists' Collaborative Group), MRC European carotid surgery trial: interim results for symptomatic patients with severe (70-99%) or with mild (0-29%) carotid stenosis, Lancet 337 (1991) 1235-1243.

10. Persson J., Formgren J., Israelsson В., Berglund G. Ultrasound-determined intima-media thickness and atherosclerosis. Direct and indirect validation. //Arterioscler Thromb Vase Biol 1994;14:261-264. //.

11. Bots M.L., Hofinan A, Grobbee D.E. Common carotid intima-media thickness and lower extremity arterial atherosclerosis: the Rotterdam Study. // Arterioscler Thromb. 1994; 14:1885-1891.

12. Adams M.R., NakagomiA., Keech A. et al. Carotid intima-media thickness is only weakly correlated with the extent and severity of coronary artery disease. //Circulation/1995; 92:2127-2134.

13. Zureik M., Ducimetiere P., Touboul P.J. et al. Common carotid intimamedia thickness predicts occurrence of carotid atherosclerotic plaques.// Arterioscler Thromb Vase Biol 2000; 20:1622-1630

14. Serhatl oglu S., Hardalac F., Guler I. Classification of transcranial Doppler signals using artificial neural network, J. Med. Systems 27 (2) (2003) 205-214.


Рецензия

Для цитирования:


Розыходжаева Г.А., Икрамова З.Т., Розыходжаева Д.А. Нейроэкспертные системы в построении информационной модели степени изменения сосудистой стенки у больных с каротидным атеросклерозом. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2012;(2):73-80.

For citation:


Rozikhodjaeva G.A., Ikramova Z.T., Rozikhodzjaeva D.A. NEURAL NETWORK SYSTEM IN THE BUILDING INFORMATIONMODELS OF DEGREE OF CHANGES OF VASCULAR WALLIN PATIENTS WITH CAROTID ATHEROSCLEROSIS. Philosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C). 2012;(2):73-80. (In Russ.)

Просмотров: 106


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2305-3763 (Online)